Predição do tempo de vida de baterias utilizadas em dispositivos móveis: aplicação de uma metodologia para determinar a melhor ordem dos modelos em identificação de sistemas

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Kühn, Ígor
Data de Publicação: 2014
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UNIJUI
Texto Completo: http://bibliodigital.unijui.edu.br:8080/xmlui/handle/123456789/2784
Resumo: Nas últimas décadas, a utilização de dispositivos portáteis, dos mais variados tipos, tem aumentado significativamente devido à proliferação no acesso à tecnologia sem fio. Estes dispositivos são alimentados por uma bateria recarregável, assim o seu uso está limitado ao tempo de duração da bateria. A bateria recarregável, que está presente nos mais diversos equipamentos como, por exemplo, notebooks, telefones celulares, ipads,tablets, câmeras digitais é o objeto de estudo deste trabalho, pois há uma crescente preocupação por parte dos fabricantes de dispositivos móveis em torná-la cada vez menor, mais leve e com uma capacidade cada vez maior, a fim de proporcionar maior mobilidade aos usuários. Neste contexto, é importante possuir algum método para realizar a predição do tempo de vida da bateria e assim determinar o tempo que o dispositivo poderá se manter operacional, sem a necessidade de recarga. Uma das formas é através da utilização de modelos matemáticos que descrevem o consumo de energia dos aparelhos. Portanto, o principal objetivo deste trabalho é apresentar a modelagem matemática do tempo de vida de baterias de Lithium-Ion, modelo BL-5F, presente em telefones celulares da marca Nokia a partir do uso de modelos paramétricos lineares da teoria de Identificação de Sistemas. Para a realização desta modelagem matemática é necessária a determinação da ordem dos modelos, para isto são utilizadas duas metodologias: o Método da Exaustão e o Método da AutoCorrelação e AutoCorrelação Parcial. A partir da análise dos resultados da modelagem matemática, considerando estas duas metodologias, observou-se que a metodologia da análise da autocorrelação, para a determinação da ordem dos modelos, é mais prática, possui um menor custo computacional, determinando modelos de ordem 2, do tipo ARX, para descrever o tempo de vida de baterias usadas em dispositivos móveis.
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description Nas últimas décadas, a utilização de dispositivos portáteis, dos mais variados tipos, tem aumentado significativamente devido à proliferação no acesso à tecnologia sem fio. Estes dispositivos são alimentados por uma bateria recarregável, assim o seu uso está limitado ao tempo de duração da bateria. A bateria recarregável, que está presente nos mais diversos equipamentos como, por exemplo, notebooks, telefones celulares, ipads,tablets, câmeras digitais é o objeto de estudo deste trabalho, pois há uma crescente preocupação por parte dos fabricantes de dispositivos móveis em torná-la cada vez menor, mais leve e com uma capacidade cada vez maior, a fim de proporcionar maior mobilidade aos usuários. Neste contexto, é importante possuir algum método para realizar a predição do tempo de vida da bateria e assim determinar o tempo que o dispositivo poderá se manter operacional, sem a necessidade de recarga. Uma das formas é através da utilização de modelos matemáticos que descrevem o consumo de energia dos aparelhos. Portanto, o principal objetivo deste trabalho é apresentar a modelagem matemática do tempo de vida de baterias de Lithium-Ion, modelo BL-5F, presente em telefones celulares da marca Nokia a partir do uso de modelos paramétricos lineares da teoria de Identificação de Sistemas. Para a realização desta modelagem matemática é necessária a determinação da ordem dos modelos, para isto são utilizadas duas metodologias: o Método da Exaustão e o Método da AutoCorrelação e AutoCorrelação Parcial. A partir da análise dos resultados da modelagem matemática, considerando estas duas metodologias, observou-se que a metodologia da análise da autocorrelação, para a determinação da ordem dos modelos, é mais prática, possui um menor custo computacional, determinando modelos de ordem 2, do tipo ARX, para descrever o tempo de vida de baterias usadas em dispositivos móveis.
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